推荐一个超赞的动态图数据集DGraph！

深度学习与图网络 2022-07-06

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近日，浙江大学杨洋老师科研小组（yangy.org）和信也科技联合发布大规模动态图数据集 DGraph，旨在服务图神经网络、图挖掘、社交网络、异常检测等方向的研究人员，为之提供真实场景的大规模数据。DGraph 一方面可以作为验证相关图模型性能的标准数据，另一方面也可用于开展用户画像、网络分析等研究工作。

数据集主页：

https://dgraph.xinye.com/

Github:

https://github.com/DGraphXinye/

相关论文：

DGraph: A Large-Scale Financial Dataset for Graph Anomaly Detection. Xuanwen Huang, Yang Yang*, Yang Wang, Chunping Wang, Zhisheng Zhang, Jiarong Xu, and Lei Chen. Preprint, 2022. (http://yangy.org/works/dgraph/dgraph_2022.pdf)

数据集描述

DGraph 的源数据由信也科技提供。DGraph 是一个有向无权的动态图，包含超过 370 万个节点以及 430 万条动态边。如下图所示，DGraph 中的节点表示信也科技服务的金融借贷用户，有向边表示紧急联系人关系，每个节点包含脱敏后的属性特征，以及表示是否为金融诈骗用户的标签。

数据特色

场景真实

DGraph 来源于真实的金融业务场景，其构建逻辑贴近工业落地，为数据集的使用者提供了探索如何将图模型扩展到金融领域落地应用的机会。具体而言，DGraph 中的异常与正常用户比例约为 1:100，其“标签不平衡”的特点符合现实场景，支持异常检测、不平衡节点分类等研究。

结构动态

DGraph 中的用户关系采样自横跨 27 个月的业务场景，且网络结构会随着时间发生演化，为当前的动态图模型与挖掘研究提供了数据支持。

规模庞大

DGraph 包含 370 万名经过脱敏处理的真实金融借贷用户和 430 万条动态关系，其规模约为金融领域当前最大的动态图数据 Elliptic 的 17 倍，支持大规模图模型的研究与评估。此外，DGraph 中包含 60% 的“背景节点”，即并非分类或分析对象但实际存在、对业务逻辑有间接影响的节点。这些节点对于维持网络的连通性有着重要作用，在工业界广泛存在。合理处理背景节点可以在大规模数据场景下有效提升数据的存储空间和模型的运行效率。DGraph 中包含超过 200 万个背景节点，可以支持研究者深入探索背景节点的性质。